面向可解释、安全的自动驾驶:利用语义嵌入进行新颖性识别和主动学习的框架及真实世界数据集的实验分析

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内容提要

本研究使用语言嵌入进行自动驾驶数据集的主动学习,重点关注新颖性检测。通过对比语言-图像预训练嵌入对数据集进行聚类实验,有效地分离出新颖场景。进一步提出了生成用于区分新颖场景与其他场景的文本解释的方法,并讨论了安全接管、数据整理和多任务主动学习的潜在应用。

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